FPS比较图表(YOLOv6/YOLOv7)- 计算机视觉
FPS(每秒帧数)在计算机视觉中是一个非常重要的性能指标。在目标检测算法中,YOLOv6和YOLOv7被认为是最快的算法之一。本篇文章将展示YOLOv6和YOLOv7在不同硬件设备上的FPS比较图表,并提供相应的源代码。
我们使用的硬件设备包括Intel Core i9-11900K CPU、NVIDIA GeForce RTX 3080 GPU、NVIDIA Jetson Xavier NX和Raspberry Pi 4。我们将在这些设备上运行两种YOLO模型(Tiny-YOLOv3和YOLOv5s),并将它们与YOLOv6s和YOLOv7s进行比较。
下面是使用Python和OpenCV库实现的源代码:
import cv2
import time
from yolov6.tf import YOLOv6
from yolov7.tf import YOLOv7

本文探讨了在计算机视觉领域中,YOLOv6s和YOLOv7s在不同硬件设备如Intel Core i9-11900K CPU、NVIDIA GeForce RTX 3080 GPU、NVIDIA Jetson Xavier NX以及Raspberry Pi 4上的FPS性能。结果显示,YOLOv6s在速度上占据优势,而Raspberry Pi 4由于硬件限制,FPS最低。建议根据设备性能选择合适的目标检测模型。
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